[发明专利]一种用于高光谱影像三维特征提取的张量奇异谱分析方法

说明书

本发明涉及遥感影像处理技术领域，具体地说是一种用于高光谱影像三维特征提取的张量奇异谱分析方法，包括基于空间自相似性的自适应嵌入，基于t‑SVD的分解和低秩表示，特征影像及分类，本发明同现有技术相比，通过自适应嵌入和t‑SVD过程，一种新的自适应嵌入操作，利用HSI的空间相似性特征，联合利用目标像素和非局部相似像素，结合重投影操作，保持目标类间差异的同时增强了类内相似度，通过设计一个轨迹张量，与t‑SVD相结合，共同表征HSI的全局低秩特征，轨迹张量中相似像素的排列使其具有低秩特征，并通过截断t‑SVD进一步提取低秩特征，实现了对三维高光谱影像的特征提取，进而提高高光谱影像分类中的类别可分性。

技术领域

本发明涉及遥感影像处理技术领域，具体地说是一种用于高光谱影像三维特征提取的张量奇异谱分析方法。

背景技术

卫星平台及传感器技术的快速发展，使得高光谱影像被广泛应用于环境监测、国土资源调查评估、城市规划等领域，其中高光谱影像的分类效果极大程度决定了其应用的效果，然而，原始高光谱影像往往受到传感器噪声和环境条件的影响，这导致了地物光谱发生变化，使得分类性能较差。因此，有效的特征提取对于提高高光谱影像分类中的类别可分性至关重要。

在过去的几十年里，一系列的特征提取方法已经被开发出来。其中线性转换模型，如主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)，已被广泛用于HSI的光谱特征提取，此外，一些流形学习方法被进一步发展，以分析HSI的内在特征，提高光谱像素的可分离性，然而，这些方法只考虑了光谱信息而忽略了空间信息的潜在作用。近年来，光谱-空间联合特征提取方法受到广泛关注，在大多数光谱-空间方法中，光谱变换方法被用来提取光谱特征，空间方法进一步提取空间特征，生成联合光谱-空间特征，此外，还提出了一些双分支网络，分别在光谱域和空间域进行特征提取，并融合两个分支的特征以提高分类性能，实际上，这些方法的光谱和空间处理是独立的过程，通过简单的特征融合得到最终的光谱-空间特征，但这些方法往往忽略了高光谱影像所特有的光谱连续性和空间相似性的联合依赖。

为了解决上述不足，一些三维谱空间特征提取方法由于其在高维数据中更有效地提取内在特征的潜力而被开发，可进一步分为三类:基于3D滤波的方法、基于张量的方法和基于深度学习的方法，其中三维过滤器或运算器通常被用来同时提取光谱-空间特征提取，如3D Gabor等，但这些方法获得的三维特征的维度通常是巨大的，而且每个模块的可辨别性也各不相同，此外，这些方法的处理单元是一个小的三维块，只能表征高光谱的局部结构。张量被用于数据分析，因为它可以有效地探索其低秩性，其中张量奇异值分解(t-SVD)已被提出用于图像修复和去噪，但将其用于特征提取的研究相对较少。深度学习方法，如经典的三维卷积神经网络(3DCNN)可提取光谱和局部空间特征，但仍然面临着深度学习中存在的所有问题，如包括需要大量的训练样本、大量的超参数和模型缺乏可解释性。

最近，奇异光谱分析(SSA)，一种用于时间序列分析的技术，已经证明了其在高光谱特征提取方面的能力。SSA作用于光谱域，通过嵌入考虑像素的局部和全局光谱特征。同样，其二维版本(2DSSA)能够通过二维嵌入窗口融合给定波段图像的局部和全局特征，很好地保持了全局的相关性。这使得对高光谱立方体进行全局处理是可行的。然而SSA和2DSSA都不能同时提取光谱和空间特征，尽管现有技术进一步提出了光谱-空间SSA(1.5DSSA)，但它只考虑了局部光谱和空间信息，无法描述HSI的全局相关性。

因此，需要设计一种用于高光谱影像三维特征提取的张量奇异谱分析方法，不仅可以提取光谱和空间特征，还可以考虑立方体的全局信息。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的不足，提供了一种用于高光谱影像三维特征提取的张量奇异谱分析方法，不仅可以提取光谱和空间特征，还可以考虑立方体的全局信息，通过构建有效的轨迹张量，并通过张量分解和重构，可以得到高光谱的低秩内在特征，解决传统SSA分类精度较低、无法提取3-D谱空间特征，以及光谱变异性等问题，深入挖掘影像的本征特征。